2 Объект исследований, методы проведения исследований

2.1 Объект и предмет исследований

Объектом исследования является вода Волгоградского водохранилища. Волгоградское водохранилище образовано плотиной Волжской ГЭС им. 22-го съезда КПСС на Волге, на территории Волгоградской и Саратовской областей России. Заполнение водохранилища происходило в течение 1958—1961 гг.

Рис.1 – Волгоградское водохранилище на карте

Площадь 3117 км², объём 31,5 км³, длина 540 км, наибольшая ширина 17 км, средняя глубина 10,1 м. По своей площади Волгоградское водохранилище уступает только Куйбышевскому и Рыбинскому. Осуществляет сезонное регулирование стока (колебания уровня до 3 м). Используется в целях энергетики, водного транспорта, ирригации и водоснабжения. Рыболовство (лещ, судак, сазан). На берегах Волгоградского водохранилища расположены города Саратов, Энгельс, Камышин, Дубовка, Вольск, Маркс.

Волгоградское водохранилище — очень важный рекреационный ресурс, место туризма и отдыха. В плотине Волжской ГЭС эксплуатируется один из крупнейших в России рыбоподъёмников. Основные порты: Саратов, Камышин, Николаевск, Быково, Приморск, Дубовка.

В 1980-х годах было развернуто строительство канала Волго-Дон 2, который бы напрямую соединял Волгоградское водохранилище с рекой Дон. (В отличие от существующего Волго-Донского канала, который начинается к югу от Волгограда, ниже по течению от Волжской ГЭС.) Проект был законсервирован в 1990 г.

Предметом исследования стала взаимосвязь между содержанием железа и концентрации гидрокарбонатов в воде[45].

2.2 Методы исследований

В ходе работы были использованы следующие статистические методы: корреляционно-регрессионный и дисперсионный анализы.

Задачу определения наличия вязей определяем с помощью корреляционного анализа. Он позволяет выявить есть ли связь между признаками и даёт возможность определить степень тесноты данной связи. Само понятие корреляция обозначает наличие взаимной согласованности в изменчивости двух или нескольких признаков, явлений. Корреляционный анализ изучает сопряжённую изменчивость двух или нескольких признаков. При положительной корреляционной связи (прямой) осуществляется рост одного признака по мере роста другого. При отрицательной (обратной) связи наблюдается противоположная зависимость – снижение одного признака за счёт другого. Задачу определения тесноты связи между признаками решают с помощью статистических показателей тесноты связи, к которым относится коэффициент детерминации и коэффициент корреляции.

При коэффициенте корреляции 0,3 связь практически отсутствует. От 0,3 до 0,5 – связь слабая. При значениях 0,5 - 0,7 связь принято считать умеренной или средней. От 0,7 до 0,9 – связь будет тесной или сильной. При коэффициенте корреляции от 0,9 до 0,99 связь принято, в данном случае содержание концентрации гидрокарбонатов в воде, реализуют путем составления и решения уравнения регрессии, описывающего регрессионную связь x и y.

Где ,–коэффициент, которые следует определить в ходе решения. Для нахождения параметров,используют метод наименьших квадратов

Где n – количество членов.

Решение данной системы позволяет определить значения коэффициентов , ,таким образом, корреляционный анализ позволяет оценить тесноту связей между признаками, а регрессионный анализ – описать регрессионные связи посредством математического уравнения. Регрессионный анализ тесно связан с корреляционным, является его логическим продолжением, как правило, оба метода реализуются вместе, одновременно дополняя друг друга.

Оценить степень влияния на признак каких либо факторов можно с помощью дисперсионного анализа. Он заключается в разложении общей дисперсии случайной величины на независимые случайные слагаемы, каждое из которых характеризуется влиянием того или иного фактора или их взаимодействия. Последующие сравнения этих дисперсий позволяет оценить существенность влияния фактора на исследуемую величину, таким образом, задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы выявить ту часть общей изменчивости признака, которая обусловлена воздействием учитываемых факторов.